第四讲数据分析方法
第四讲 数据分析方法 第一节、数据拟合 问题：给定一批数据点（输入变量与输出变量的数据），需确定满足特定要求的曲线或 曲面。如果输入变量和输出变量都只有一个，则属于一元函数的拟合和插值；而若输入变量 有多个，则为多元函数的拟合和插值（有点回归分析的意思） 解决方案：
（1） 若要求所求曲线（面）通过所给所有数据点，就是插值问题； （2） 若不要求曲线（面）通过所有数据点，而是要求它反映对象整体的变化趋势，这就 是数据拟合，又称曲线拟合或曲面拟合。 注意：插值和拟合都是要根据一组数据构造一个函数作为近似，由于近似的要求不同， 二者的数学方法上是完全不同的。而面对一个实际问题，究竟应该用插值还是拟合，有时 容易确定，有时则并不明显。
例 1：下面数据是某次实验所得，希望得到 X和 f之间的关系？ x f 1 2 4 7 9 12 13 15 17
1.5 3.9 6.6 11.7 15.6 18.8 19.6 20.6 21.1
曲线拟合问题最常用的解法——最小二乘法的基本思路 第一步：确定拟合的函数类型 y f (x;a1,a2,",am )，其中a1,a2,",am为待定系数。 （函数类型的确定可以根据内在的规律确定，如果无现成的规则，则可以通过散点图，联系 曲线的形状进行分析）
第二步：确定a1,a2,",am的最小二乘准则：要求n个已知点(xi, yi )与曲线 y f (x) n 的距离di的平方和 (yi f x 2 最小 。 ( )) i i1
用 MATLAB作拟合 1．多项式拟合。作多项式 y a0x m a1x m1 "am拟合，可利用
a=polyfit(x,y,m)—其中 x,y为给出的数据，m为多项式的次数。
多项式在 x处的值 y可用以下命令计算： y=polyval（a,x） 2．用 MATLAB作非线性最小二乘拟合 Matlab的提供了两个求非线性最小二乘拟合的函数：lsqcurvefit和 lsqnonlin。两个命令 都要先建立 M-文件 fun.m，在其中定义函数 f(x)。 （1）x = lsqcurvefit (‘fun’,x0,x‚ata,y‚ata); （2）x =lsqcurvefit (‘fun’,x0,x‚ata,y‚ata,options); （3）x = lsqcurvefit (‘fun’,x0,x‚ata,y‚ata,options,’‛ra‚’); （4）“x, options” = lsqcurvefit (‘fun’,x0,x‚ata,y‚ata,„); （5）“x, options,funval” = lsqcurvefit (‘fun’,x0,x‚ata,y‚ata,„);
1 （6）“x, options,funval, ‟acob” = lsqcurvefit (‘fun’,x0,x‚ata,y‚ata,„); （7）x=lsqnonlin（‘fun’，x0）； （8）x= lsqnonlin （‘fun’，x0，options）； （9）x= lsqnonlin （‘fun’，x0，options，‘‛ra‚’）； （10）[x，options]= lsqnonlin （‘fun’，x0，„）； （11）[x，options，funval]= lsqnonlin （‘fun’，x0，„）； 在使用 lsqcurvefit与 lsqnonlin命令时，共同的问题是要先知道函数的类型，而拟合其实是决 定函数中的待定系数。
第二节 插值 插值的基本问题：给出n个数对，(Pi, f (Pi)),i 1,2,",n，求点 P处对应的函数值 f (P)。 一、一维插值
已知 n 1个节点 (xi, yi ),i 0,1,",n，求任意点 *处的函数值 *。常用的插值方法 x y 有拉格朗日多项式插值、牛顿插值、分段线性插值、Hermite插值和三次样条插值。 分段线性插值：将各数据点用折线连接起来 多项式插值：求一个多项式通过所有数据点，可以假设出多项式的系数，最后通过 求解方程得到每个系数（拉格朗日插值，用n次多项式描述 n 1个点） 样条插值：分段多项式的光滑连接（三次样条插值） 牛顿插值：利用节点之间的各阶差商和差分构造多项式 Hermite插值：对插值函数，不仅要求它在节点处与函数同值，而且要求它与函数有 相同的一阶、二阶甚至更高阶的导数值 （1）MATLAB命令：y=interp1(x0,y0,x,'method') method指定插值的方法，默认为线性插值。其值可为： 'nearest' 最近项插值 'linear' 'spline' 'cubic'
线性插值 立方样条插值 立方插值。
所有的插值方法要求 x0是单调的。 当 x0为等距时可以用快速插值法，使用快速插值法的格式为'*nearest'、'*linear'、'*spline'、 '*cubic'。 （2）三次样条插值在 Matlab中的实现 在 Matlab中数据点称之为断点。如果三次样条插值没有边界条件，最常用的方法，就 是采用非扭结（not-a-knot）条件。这个条件强迫第 1个和第 2个三次多项式的三阶导数相 等。对最后一个和倒数第 2个三次多项式也做同样地处理。 Matlab中三次样条插值也有现成的函数： y=interp1(x0,y0,x,'spline')；
y=spline(x0,y0,x)； pp=csape(x0,y0,conds), pp=csape(x0,y0,conds,valconds)，y=ppval(pp,x)。 其中 x0,y0是已知数据点，x是插值点，y是插值点的函数值。 对于三次样条插值，我们提倡使用函数 csape，csape的返回值是 pp形式，要求插值点
2 的函数值，必须调用函数 ppval。 pp=csape(x0,y0)：使用默认的边界条件，即 Lagrange边界条件。 pp=csape(x0,y0,conds,valconds)中的 conds指定插值的边界条件，其值可为： 'complete' 边界为一阶导数，一阶导数的值在 valconds参数中给出，若忽略 valconds 参数，则按缺省情况处理。 'not-a-knot' 非扭结条件 'periodic' 'second' 周期条件
边界为二阶导数，二阶导数的值在 valconds参数中给出，若忽略 valconds 参数，二阶导数的缺省值为[0, 0]。 'variational' 设置边界的二阶导数值为[0,0]。 对于一些特殊的边界条件，可以通过 conds的一个12矩阵来表示，conds元素的取值 为 0，1，2。 conds(i)=j的含义是给定端点i的 j阶导数，即 conds的第一个元素表示左边界的条件， 第二个元素表示右边界的条件，conds=[2,1]表示左边界是二阶导数，右边界是一阶导数，对 应的值由 valconds给出。 例 2 机床加工
待加工零件的外形根据工艺要求由一组数据(x, y)给出（在平面情况下），用程控铣床 加工时每一刀只能沿 x方向和 y方向走非常小的一步，这就需要从已知数据得到加工所要求 的步长很小的(x, y)坐标。 表中给出的 x, y数据位于机翼断面的下轮廓线上，假设需要得到 x坐标每改变 0.1时的 y坐标。试完成加工所需数据，画出曲线，并求出 x 0处的曲线斜率和13x 15范围
内 y的最小值。 x y 0 3 5 7 9 11 2.0 12 1.8 13 1.2 14 1.0 15
1.6 0 1.2 1.7 2.0 2.1
要求用分段线性和三次样条计算。 解 编写以下程序：
x0=[0 3 5 7 9 11 12 13 14 15]; y0=[0 1.2 1.7 2.0 2.1 2.0 1.8 1.2 1.0 1.6]; x=0:0.1:15; y2=interp1(x0,y0,x); y3=interp1(x0,y0,x,'spline'); pp1=csape(x0,y0); y4=ppval(pp1,x);
pp2=csape(x0,y0,'second'); y5=ppval(pp2,x); [x',y1',y2',y3',y4',y5'] subplot(2,2,1) plot(x0,y0,'+',x,y2) title('Piecewise linear') subplot(2,2,2) plot(x0,y0,'+',x,y3)
3 title('Spline1') subplot(2,2,3) plot(x0,y0,'+',x,y4) title('Spline2') dx=diff(x); dy=diff(y3); dy_dx=dy./dx; dy_dx0=dy_dx(1) ytemp=y3(131:151); ymin=min(ytemp); index=find(y3==ymin); xmin=x(index); [xmin,ymin]
二、二维插值： 前面讲述的都是一维插值，即节点为一维变量，插值函数是一元函数（曲线）。若节点 是二维的，插值函数就是二元函数，即曲面。如在某区域测量了若干点（节点）的高程（节 点值），为了画出较精确的等高线图，就要先插入更多的点（插值点），计算这些点的高程（插 值）。
（1）
（2） 网格节点：已知mn个节点 (xi , y j , zij ),i 1,2,",m; j 1,2,",n，构造
一个二元函数 z f (x, y)通过全部已知节点，即 zij f (xi , y j )，再利用 z f (x, y)插值。
散乱节点：已知 n 个节点 (xi, yi, zi ),i 1,2,",n ，构造一个二元函数 z f (x, y)通过全部已知节点，即 zi f (xi, yi )，再利用 z f (x, y)插值。
二维插值方法： （1）最邻近插值：二维或高维情形的最邻近插值，与被插值点最邻近的节点的函数值 即为所求。 （2）分片线性插值：将四个插值点（矩形的四个顶点）处的函数值依次简记为： f (xi, yj)=f1，f (xi+1, yj)=f2，f (xi+1, yj+1)=f3，f (xi, yj+1)=f4 分两片的函数表达式如下：
第一片(下三角形区域)： f (x, y) f1 ( f 2 f1)(x xi ) ( f3 f 2)(y y j )
第二片(上三角形区域)： f (x, y) f1 ( f 4 f1)(y y j ) ( f3 f 4)(x xi ) （3）双线性插值：双线性插值是一片一片的空间二次曲面构成。双线性插值函数的形 式如下： f (x, y) (ax b)(cy d)。其中有四个待定系数，利用该函数在矩形的四个顶点
4差异量数
N
z 1
•标准分数（Z分数）
标准分数的优点
（1）可比性； （2）可加性； （3）明确性； （4）稳定性。
标准分数的应用
（1）用于比较分属性质不同的观测值在各自数据分布中相对位置的高低； （2）计算不同质的观测值的总和或平均值，以表示在团体中的相对位置； （3）表示标准测验分数。
例： 假定甲、乙两生高考入学考试成绩如下表所示，试问根
（2）一组原始分数转换得到的Z 分数可以是正值，也可以是负值。
（3）一组原始分数中，各个Z 分数的标准差为1，即 sZ 1
（4）若原始分数呈正态分布，则转换得到的所有Z 分数值的均值为0， 标准差为1的标准正态分布。即将原始分数标准化后不改变原来数据的分布。
• 证明 Z 0, z 1
解： Z X X σ
与最小值而求得，易受两极端数值影响。不考虑中间数值的 差异，它反应不灵敏，因此，它只是一种低效的差异量数。 它的用处一般只用于研究的预备阶段，用它检查数据的大概 散布范围，以便确定如何进行统计分组。
•二、百分位数 百分等级 百分位差
百分位数的概念
百分位数是位于依一定顺序排列的一组数据中某一百分位 置的数值。百分位数一般用 表示。 百分位数的计算方法
则有 Z
X
σ
X
N
1 σ
(X X)
N
1 Nσ
(X
X)
1 Nσ
[(X1
X)
(X2
X) ......
(Xn
X)]
1 Nσ
[(X1
X2
...
Xn)
NX]
1 Nσ
0
0
Z 0
解： ( X X )2 N
则有 z
油藏数值模拟基础培训(第四讲)
油藏数值模拟基础培训RUNSPEC/GRID要点分析主要作用（分配存储空间并启动应用程序选项）•在主存储空间中顺序为模拟的各个组成部分分配内存；•模拟的组成部分包括井、表格数据、模拟网格及解算器存储栈；•一些关键字是必选的，大部分关键字是可选的；•忽略的关键字等价于将这些关键字设为默认值。
模型大小：DIMENS模型流体：OIL,GAS,WATER,DISGAS,VAPOIL,根据油藏实际情况选用不同组合。
模型单位：METRIC, FIELD, LAB模型维数：WELLDIMS(井，射孔和井组维数），VFPIDIMS(注水井VFP表），VFPPDIMES(生产井VFP表），EQLDIMS(平衡区），TABDIMS(流体及岩石维数）模型输出格式控制：UNIFOUT,FMTOUT,UNIFIN,FMTIN特殊功能：API,BRINE,DUALPERM,DUALPORO,MISCIBLE,TRACES标题：TITLES模拟开始时间：START•PVT和相渗曲线数据占用的存储空间相对较小；•油藏模拟网格数据及解算器存储栈占用存储空间最多；•在每一个事件步，eclipse就会求解一个关于每个网格的压力、饱和度、溶解气油比（或油气比）的方程组。
连续的模拟迭代步的解必须是正交的，所以Eclipse需要快速访问前几个时间步的解，这就是解算器的存储栈。
默认的是快速访问前10个时间步的解，也可以用NSTACK来修改这个值。
RUNSPEC部分常用关键字：•AQUDIM 指定解析水体的个数和大小。
•DIMENS 指定模型的大小。
这个关键字是必须的。
•DISGAS，GAS，OIL，VAPOIL，WATER 指定模型中的相。
至少要有一相。
•DUALPORO 启动双孔选项。
•ENDSCALE 启动端点平衡选项。
•EQLOPTS 设置一系列选项，用来定义初始压力和饱和度。
•FIELD，METRIC或LAB 指定使用的单位制。
一个模型的所有数据使用一个相同的单位制。
荟萃分析和系统性评价
2、是否清楚地报告了临床试验的收集策略
3、是否有专门的纳入和排除标准，是否列出了纳入和排除 的论文，并说明排除理由 4、是否有直观的图示和一致致检验 5、是否用恰当的统计学处理和灵敏度分析
6、如综合分析显示显著性差异，是否陈述了出版偏倚问题
7、是否做出了有效、不肯定或有害的结论，或提出需进一 步研究的建议
Sachett教授的调查
一周内读文献时间
内科医师≤90min
高年住院医师以上15%~40%未阅读
多数喜阅读医学文献综述
SR可为某一领域、专业提供大量新信息 和新知识
SR历史回顾
1979年 由Cochrane首先提出：收集
RCT作SR，获强烈反响
80年代 出现跨国合作，针对一些常见病的
某些方法，作SR，产生重大影响 临床医学发展史上的重要里程碑
荟萃分析的缺陷
1、方法自身缺陷
它是观察，不是具体临床研究
入选的研究良莠不全 2、出版偏倚 3、原始研究报告质量 直接影响荟萃分析结论之正确性 须对原始研究报告进行严格的方法学评价
漏斗图(Funnel plot)分析
评估一批同类研究或综述调查是否存在发
表偏倚或其他偏倚的分析方法
制作漏斗图，Cochrane 协作网软件
确定题目的4个要素
1、研究对象的类型 2、研究的干预措施或进行比较的措施 3、主要研究结果的类型，包括所有重要结
果和严重不良反应
4、研究的设计方案
SR确立题目和要素的举例
题目：探索静注硫酸镁能否降低AMI患者的近期
死亡率 4个要素： 1、研究对象：AMI，不考虑梗死部位、性别、 年龄 2、干预措施：静脉使用硫酸镁和安慰剂作比较 3、主要研究结果：35天(近期)的死亡率 4、设计方案：RCT
第四讲趋势外推法
于是得A、B、K的估计式为
B
S3 S2
S2 S1
n
A
B
1
S
2
S1
B
n
1
2
K
1 n
S1
A
n
B
1
B 1
1 n
S
1
S 2 S 1 n B 1
其中,参数L、a、b为正数。
修正指数曲线预测模型 指数曲线预测模型：
发展、成熟、衰落的过程。
一次（线性）预测模型：
这种方法是通过绘制散点图来进行的，即将时间序列的数据绘制成以时间t为横轴，时序观察值为纵轴的图形，观察并将其变化曲线与
1999 73.2 0.4
一阶差分 _ 比率
_ 0.8 0.2 0.94 0.4 1.0 0.83 0.8
解:描散点图,初步确定模型;
计算一阶差分比率,进一步验证选用修正指数曲线模型是否合适; 估计模型参数。
所求修正指数曲线预测模型:
yt 7.3 17328.2710.5 95t56
预测2000年的社会总需求量:
差分特性使用模型一阶差分相等或大致相等一次线性模型二阶差分相等或大致相等二次线性模型三阶差分相等或大致相等三次线性模型环比相等或大致相等指数曲线模型一阶差分比率相等或大致相等修正指数曲线模型多项式趋势预测模型及应用特别模型参数估计的简捷算法套用参数估计公式注意到y一般都是等间隔的时期或时点指标值它与时间t并无严格的因果关系
例5:某商品1991年投放市场以来,社会总需求量统计资料如下表
所列,试预测2000年的社会总需求量。
年份 总需求量 一阶差分
1991 50.0
_
1992 1993 60.0 68.0 10 8
第四讲非概率抽样方法与数据误差
一个单位有职工160人，其中业务人员 96人，管理人员40人，后勤服务人员 24人，现要从中抽取容量为20的一个 样本，请简述三种抽样方法的过程？
分层抽样
按20:160=1:8 的比例，从业务人员中抽取12人， 从管理人员中抽取5人从后勤服务人员中抽取3人， 都用抽签法从各类人员中抽取所需的人数，最后 合在一起
误差的控制
1. 抽样误差可计算和控制 2. 非抽样误差的控制
– – – –
• •
调查员的挑选 调查员的培训 督导员的调查专业水平 调查过程控制
调查结果进行检验、评估 现场调查人员进行奖惩的制度
本章小结
1. 2. 3. 4. 数据的来源 调查数据与问卷设计 实验数据 数据的误差
一个单位有职工160人，其中业务人员 96人，管理人员40人，后勤服务人员 24人，现要从中抽取容量为20的一个 样本，请简述三种抽样方法的过程？
– 主要用于对稀少群体的调查。 – 调查结果不能推断总体
概率抽样与非概率抽样的比较
概率抽样：可以根据调查的结果推断总体 非概率抽样：不能根据调查的结果推断总体 实际上每个抽样通常都可能是各种抽样方法 的组合。既要考虑精确度，还要根据客观情 况考虑方便性、可行性和经济性。不能一概 而论。 这些抽样方法的选择多半是种艺术，而不是 科学。
2.4 数据的误差
2.4.1 抽样误差 2.4.2 非抽样误差 2.4.3 误差的控制
数据的误差
数据的误差
抽样误差
非抽样误差
抽样框误差
回答误差
无回答误差
调查员误差
抽样误差
(sampling error)
1. 由于抽样的随机性所带来的误差 2. 所有样本可能的结果与总体真值之间的平 均性差异 3. 影响抽样误差的大小的因素
《人力资源数据分析及投资回报率》
人力资源数据分析及投资回报率课程背景：人力资源是一项系统工程，是企业开展战略管理必不可少的路线图，也是目前很多企业管理中的薄弱环节，是解决当前困扰许多管理者疑难问题的根本和基础，那么，如何用数据解决人力资源问题？人力资源工作中有哪些具体的数据支持？又是人力资源中的一个难题。
完善了人力资源的数据分析后，它将确定一个企业如何从人力资源的角度进行战略管理以实现企业的战略目标，同时提供了依仗通过人力资源管理获得和保持竞争的优势的发展思路。
课程特色：充分考虑企业的人力资源管理实际，本课程在系统总结成功经验的基础上，充分考虑到中国企业在人力资源管理过程中可能出现的问题，针对性的解决问题与培养实操技能。
授课过程中，与学员一起分析人力资源管理过程中的各类数据分析问题，逐步教会学员确定人力资源投资回报率的步骤与方法，使学员在掌握成功经验的同时，更能将理论与经验转化为实践技能。
课程目标：◆了解人力资源管理工作如何有效支持企业战略实施的理念、方法和技巧◆帮助人力资源管理者从人事行政管理真正转变为企业战略合作伙伴并帮助企业建立人才竞争优势◆了解如何从战略角度系统规划设计开展人力资源管理各项工作，以及人力资源的各项数据分析流程、工具、方法课程大纲第一讲：人力资源数据分析概述一、人力资源战略的来源二、战略人力资本管控现场演练：企业战略核心能力三、人力资源体系与人力资源数据1. 人力资源各项工作评分2. 人力资源管理为何需要数据分析3. 人力资源数据分析的三个层次4. 人力资源需要哪些数据？1）如何获取？2）数据分析有何特点？5. 数据分析的价值6. 人力资源数据分析的难点7. HR数据分析结果的应用8. 经营视角下的HR数据分析关键维度四、基本分析工具第二讲：人力资源数据分析的关键模块一、人工成本水平和结构分析1. 人力资本效益衡量体系2. 衡量维度与内容二、从人力资源管理的主要活动中来设定数据指标1. HR关键数据指标2. “实证式”人力资源管理的五项原则现场演练：企业人力资本架构三、人力资本经营和企业绩效案例：业务人员流失的数据分析第三讲：人力资源数据相关指标定义及解释一、人力资源规划数据1. 员工年度需求预测1）需求描述2）分析方法3）数据准备4）分析过程5）结果应用案例：SPSS、R语言人力资源规划演练二、人才盘点工具简介三、招聘数据1. 招聘中的数据2. 人员流失成本分析案例：人员流失成本四、培训发展数据案例：一次培训需求引发的HR数据案例五、人才培养模型简介六、薪酬福利数据1. 需求描述2. SPSS分析薪酬体系方法3. 薪酬曲线绘制4. 薪资结构图5. 基尼基数6. 薪资均衡指标7. 公平感计量Compas系数现场操作演练：SPSS分析薪酬数据、薪酬曲线绘制、叶伦次曲线绘制、基尼基数计算、Compas系数计算、薪酬层级图绘制七、绩效管理数据1. 绩效数据管理2. 正态分布图现场演练：R语言分析绩效数据结果八、员工离职倾向分析1. 需求描述2. 案例分析3. 分析方法4. 分析过程现场演练：R语言数据建模分析离职原因九、员工满意度分析案例：员工满意度问卷设计实际案例分析：SPSS分析员工满意度演练第四讲：人力资源数据框架模型一、人力资源分析指标体系框架模型1. 数据挖掘在人力资源管理中的应用2. 多维数据模型3. 人力资源审计4. 人力资源计分卡二、人力资源投资回报率（ROI）1. ROI在培训、薪酬福利、招聘上的应用，数据指标，如何收集数据，相关工具等三、人力资本投资收益分析1. 历史成本2. 重置成本3. 学历教育成本4. 在职培训成本5. 医疗保健支出与收益6. 劳动力迁移成本四、ROI具体工具——人力资源计分卡1. 人力资源计分卡的产生、定义2. 现有理论框架3. 人力资源计分卡与平衡计分卡的比较案例：两家企业人力资源衡量4. 人力资源计分卡的实施流程引导：战略落地、人力资源战略地图、价值链体系、人力资源衡量指标等5. 局限性及不足五、ROI具体操作流程1. 明确界定经营战略2. 为战略资产的人力资源建立经营个案3. 设计战略地图4. 在战略地图中确认人力资源传导机制5. 使人力资源结构域人力资源传导机制保持一致6. 设计战略性人力资源评估系统7. 通过测量来实施管理案例演练：计算人力资源投资回报率人力资源量化管理价值指标与总结。
回归分析回归诊断
0.925064 0.855744
0.814528
0.192504 19
方差分析
回归分析 残差 总计
df 4
14 18
SS 3.077652 0.518811 3.596463
Intercept X Variable 1 X Variable 2 X Variable 3 X Variable 4
还有模型的设定
标准的回归假定：
1，关于模型设定的假定 2，关于误差的假定 3，关于预测变量的假定
非随机的 其取值是误差取得的，但几乎不可能。测量误差将 影响到误差方差，相关系数，复相关系数及回归系数 的估计，其影响程度的大小取决于多个因素。 是线性无关的
4，关于观测的假定 所有观测是同样可靠性
数据的诊断 异常值 强影响点 假定是否满足
y
12
10
8
6
4
2
0
0
10
20
30
x 40
存在一个有影响观测值的散点图
有影响的观测值 (图示)
y
12
10
8
6
4
存在影响值的趋势
2
有影响的观
测值
0
0
10
20
30
x 40
存在一个有影响观测值的散点图
有影响的观测值 (图示)
y
12
10
不存在影响
8
值的趋势
6
4
存在影响值的趋势
2
有影响的观
测值
0
0
10
20
其次，必须确定“度量影响的尺度是什么？”为 了定量地刻划影响的大小，迄今为止已提出多种 尺度，基于置信域的尺度，基于似然函数的尺度 等等。
第四讲感官分析方法学
某特性排序下的 某特性排序下的 分类，如态度 分类，如态度
0不表示 ““ 没有 ”” ， 0不表示 没有 ， 如温度 如温度
0表示 ““ 没有 ”” 0表示 没有
15
数据类型－统计方法 数据类型－统计方法
统计学
定类数据 定类数据
定序数据 定序数据
定距数据 定距数据
定比数据 定比数据
品质数据 品质数据
20
处理组
非处理 因素
对照组
非处理 因素
处理因素
比较结果
处理组与对照组之间 非处理因素均衡一致
21
3σ准则、格拉布斯(Grubbs)准则。
将一组数据从小到大排列
计算的平均值和标准偏差 异常值的剔除 计算统计量T
根据n和α查表，判断
α＝0.01
22
品评员 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 总计 平均数
甜味 3 2 2 3 2 2 2 2 3 2 2 1 2 1 2 31 2.07
松软性 2 2 2 2 1 2 2 3 2 2 1 2 3 2 2 30 2
滋润度 2 3 2 2 2 1 2 2 2 1 2 2 2 2 3 30 2 23
定序数据 定序数据
定距数据 定距数据
定比数据 定比数据
品评方法 品评方法//品评表格 品评表格
成对比较、评分（两个样品：二项分布，多个样品：方差分析） 成对比较、评分（两个样品：二项分布，多个样品：方差分析） 二三点法、三点法（二项分布） 二三点法、三点法（二项分布） A-非A、选择、分类（卡方） A-非A、选择、分类（卡方） 排序（秩和检验、Friedman、Page） 排序（秩和检验、Friedman、Page）
第四讲 市场调查方案
思考：居民住宅
消费需求调查目 的？
调查目的：了解居民收入水平、住房现状、
住宅消费与购买意向、存贷款观念。
案例：“东方大厦”市场调研计划书
调研目的
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本次调研，我们采用探索性研究和描述性研究相结合的方 式，并着重运用定量分析方法对威海市房地产市场进行调研， 为投资者进行项目整体规划提供客观的数据支持。 1.了解威海市房地产市场现状，探查消费者房产消费动向； 2.了解威海市不同消费群对小型综合公寓的需求状况及消费 特征，探查其对此项目在价位、规模、配套服务、交通、环 境等方面的要求，以期获得有关数据信息，为投资者制定整 体项目规划提供科学、有效的依据。 3.了解威海市不同消费群对该项目的态度和意见，为该项目 的最终市场定位提供基本依据； 4.了解威海市不同消费群对集居住、办公和康乐于一体的新 型综合公寓的接受程度，及其对该项目的需求意向和建议。
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三、市场调研设计的任务
1、为解决问题需要收集哪些方面的材料 和依据。 2、怎样运用这些数据去解决问题。 3、说明获得答案及证实答案的基本规则。
4、详细叙述从哪里去取得依据。 5、关于估计计划可行性及计算成本的说 明。 6、作出着手调查工作的计划打算。
四、构思方案的两个视野 1）横向视野 对外：调查对象 对内：基本条件 2）纵向视野 实施流程和环节：
二、市场调查方案的作用及意义
• • （1）调查方案设计起着统筹兼顾、统一协调的作用。 例1、抽样调查中样本量的确定，按照抽样调查理论，可 以根据允许误差和精确程度大小，计算出必要抽样数目，但 这个抽样数目是否可行，要受到调查经费、调查时间等多方 面条件的限制。 例2、像人口普查、第三产业普查等全国性的调查，通常 要由国家有关部门牵头组织协调，并非某一调查机构能胜任 的。因此，只有通过调查设计，设置调查流程，才能分清主 次，根据需要和可能采用相应的调查方法，使调查工作有序 地进行。
《Power BI智能可视化数据分析从入门到精通》
Power BI智能可视化数据分析从入门到精通课程背景：今天是数据爆炸的时代，需要的就是从数据中获得商业价值。
那如何快速的. 用某种技术来实现这一诉求呢？答案是：商业智能（BI）。
商业智能，泛指用于业务分析的技术和工具，通过获取. 处理原始数据，将其转化为有价值的信息指导商业行动。
要立刻，马上，现在，当下搞定数据，拿到信息，做出决策，没有等待时间。
完全指望依靠IT是不够的，所以必须自己搞定。
这就是BI从IT导向的时代已经到了业务导向的时代。
数据分析已经进入自助式商业智能时代， Power BI Desktop是商业智能分析的桌面版工具，也是管理者及数据分析人员进行数据分析的神器。
以往我们制作报表常常需要数天时间，现在您使用这个工具可以敏捷高效的分析数据。
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课程时间：2天，6小时/天课程对象：从事业务分析. 数据分析，Excel用户，需要提升技能效率的企业人员和决策者课程方式：理论讲解. 实例分析. 实战演练. 现场辅导课程大纲第一讲：Power BI Desktop快速体验1. Power BI 系列组件介绍2. Power BI Desktop的下载与安装3. Power BI Desktop界面介绍4. 从模型或数据导入第二讲：Power BI数据准备1. 用厨师做大餐类比理解BI流程2. Power BI获取数据各种种类的介绍3. Excel文件结构介绍（Excel表结构与工作表的不同）4. Power Query编辑器初步体验及介绍5. 利用Power Query进行数据清洗1）选择与删除行、列2）拆分列3）提取字符4）分组依据5）替换值与填充6）转置与反转行7）透视与逆透视8）在字段上计算6. 利用Power Query实现数据的快速合并。